基於人工智慧的推薦技術的進步改變了消費者的旅程,鞏固了演算法消費者的形象,這個個人的注意力、偏好和購買決策是由能夠在表達慾望之前學習模式和預測慾望的系統所塑造的。這種動態以前似乎僅限於大型數位平台,如今幾乎滲透到所有領域:從零售到文化,從金融服務到娛樂,從流動性到定義日常生活的個人化體驗。了解該設備的運作方式對於理解這種無形影響的新制度所產生的道德、行為和經濟影響至關重要。.
演算法推薦建立在一種架構之上,該架構結合了行為數據、預測模型和排名系統,能夠識別感興趣的微觀模式。每次點擊、螢幕滑動、停留在頁面上、搜尋、先前的購買或最小互動都會作為持續的一部分進行處理。更新馬賽克。這種馬賽克定義了動態的消費者概況。與傳統的市場研究不同,演算法即時工作,規模是人類無法遵循的,模擬場景來預測購買的機率,並在最合適的時機提供個人化建議。結果是一種流暢且看似自然的體驗,當透過揭露真相的決定進行時,使用者感覺自己已經找到了自己想要的東西。.
這個過程重新定義了發現的概念,用自動交付邏輯取代了主動搜索,從而減少了接觸多種選項的機會。消費者並沒有探索廣泛的目錄,而是不斷縮小到特定的範圍,從而強化了他們的習慣、品味和局限性,從而創建了一個反饋循環。客製化的承諾雖然有效,但可以限制曲目並限制多種選擇,使產品不太受歡迎或外部預測標準獲得較少的可見度。從這個意義上說,人工智慧的推薦有助於塑造它們,創造一種可預測性經濟。購買決定不再是自發性的唯一結果,或更可能反映也被認為更有利可圖的東西。.
同時,這種情況為品牌和零售商帶來了新的機遇,他們發現人工智慧是與日益分散和刺激飽和的消費者的直接橋樑。隨著傳統媒體成本的上升和通用廣告有效性的下降,傳遞超情境化訊息成為至關重要的競爭優勢。.
演算法可以即時調整價格,更準確地預測需求,減少浪費並創建個人化體驗以提高轉換率。然而,這種複雜性帶來了道德挑戰:當消費者的選擇受到比自己更了解其情緒和行為脆弱性的模型的指導時,消費者有多少自主權仍然完好無損?關於透明度、可解釋性和企業責任的討論得到加強,需要對如何收集、使用和轉化為建議進行更清晰的實踐。.
這種動態的心理影響也值得關注。透過減少購買摩擦並鼓勵即時決策,推薦系統會放大衝動並減少反思。感覺一切都在點擊的範圍內,與消費建立了一種幾乎自動的關係,縮短了慾望與行動之間的路徑。在這個環境中,消費者看到自己面對一個無限的、同時經過仔細過濾的展示,這似乎是自發性的,但卻是高度精心策劃的。真正的發現和演算法歸納之間的界限變得分散,這重新配置了價值的感知:我們購買是因為我們想要還是因為我們被引導想要?
在這種背景下,關於建議中納入的偏見的討論也越來越多。接受歷史數據訓練的系統往往會重現先前存在的不平等,賦予某些消費概況特權並邊緣化其他消費概況。尼切辛產品、獨立創造者和新興品牌在實現可見性方面往往面臨無形的障礙,而大型參與者則受益於自身數據量的優勢。在技術驅動下建立更民主市場的承諾在實踐中可以逆轉,從而鞏固注意力集中在少數平台上。.
因此,演算法消費者不僅是一個服務更好的用戶,也是一個更容易受到建構數位生態系統的權力動態影響的主體。它的自主性與一系列運作地下體驗的微妙影響並存。在這種情況下,公司的責任是製定策略,協調業務效率與道德實踐,優先考慮透明度並平衡個人化與技能的多樣性。同時,數位教育對於人們了解隱形系統如何明顯地塑造自發性決策變得不可或缺。.
Thiago Hortolan 是 Tech Rocket 的首席執行官,該公司是 Sales Rocket 的衍生公司,致力於創建收入技術解決方案,將人工智慧、自動化和數據智慧結合起來,以擴大從勘探到忠誠度的整個銷售旅程。其人工智慧代理、預測模型和自動化整合將業務營運轉變為持續、智慧和可衡量的成長引擎。.
